Company Brain para personas y agentes de IA
ValorBrain es la memoria compartida que mantiene el trabajo en marcha cuando cambia la persona, el agente o el modelo. Las decisiones, las reglas y los handoffs se capturan en el flujo y llegan a quien sigue, con fuente, permiso, versión e historial.
Benchmarks internos, no peer-reviewed; cada número declara la métrica, el lector y el run. Ver salvedades
Documentos y vectores en Brasil · LGPD · aislamiento entre clientes
Unidad de contexto
El problema
Con tres o más agentes en operación, el contexto se fragmenta más rápido de lo que cualquier wiki puede seguir. El costo no aparece en ninguna línea del presupuesto: aparece en briefings repetidos, respuestas desactualizadas y retrabajo.
Contexto fragmentado
«¿Esto dónde se decidió?»
Briefings repetidos
«Voy a pegar el documento otra vez.»
Documento viejo que termina respondiendo
«¿Esta regla no había cambiado?»
Permisos rehechos
«¿Este agente puede ver finanzas?»
El mismo equipo, dos arquitecturas de contexto
ADR-007 solo en el historial del chat
convención de tests pegada a mano
no se entera del ADR-007
briefing rehecho desde cero
INFRA.md de marzo
sin acceso a las decisiones del equipo
vuelve a explicar todo en la daily
revisa permisos herramienta por herramienta
Cuatro vistas parciales del mismo trabajo. Ninguna versión vigente.
Cómo funciona
Nada de proyectos de modelación antes de empezar. ValorBrain captura lo que ya sucede en las sesiones de los agentes y en las herramientas del equipo, lo guarda con fuente y versión y lo entrega a quien lo necesita, con el permiso de quien pregunta.
Hooks en el ciclo de los agentes registran decisiones, pendientes y handoffs mientras el trabajo ocurre. Documentos, transcripciones y conectores completan el panorama.
Cada unidad de contexto tiene tipo, fuente, responsable y vigencia. Cuando algo cambia, la versión anterior queda en el historial, y los conflictos entre fuentes aparecen antes de convertirse en respuesta.
Al momento de la pregunta, el contexto llega al agente por MCP, REST API o handoff, ordenado por lo que importa para quien pregunta. La respuesta cita la fuente.
«Vamos a estandarizar paginación por cursor en las APIs públicas. Offset queda superado.»
Decisión registrada como CTX-2026-ENG-007 · v1, con fuente en ADR-007.md y PR #412.
«Crea el endpoint de listado de facturas.»
Endpoint creado con paginación por cursor, según el ADR-007.
[Fonte: CTX-2026-ENG-007 // v1]
Nadie volvió a explicar el patrón. El Cursor partió de la decisión del día anterior.
Gobernanza
Permisos por persona y por fuente aplicados en la capa semántica. El agente hereda el acceso de quien lo usa; los dominios sensibles quedan aislados; toda lectura es rastreable. Sin contexto, la respuesta lo dice y señala a la persona responsable.
Simulador · misma pregunta, accesos distintos
Ejemplo ilustrativoPregunta hecha al agente
«¿Cuál es el descuento máximo sin aprobación ejecutiva?»
10% sin aprobación ejecutiva. Por encima de eso, hace falta validación de RevOps.
[Fonte: CTX-2026-GTM-904 // v3]
▸inherit(user=marina)
→scope: gtm/pricing ✓
→CTX-2026-GTM-904 · v3 · vigente
→read-log registrado
Lo que todavía no está listo aparece allí marcado como en preparación.
Prueba
Si el contexto correcto no llega, el agente vuelve a empezar. Un recall alto es la precondición de la continuidad; la respuesta final también depende del modelo que lee el contexto.
LoCoMo
recall@10 por sesión · sorteo de 10 sesiones: 42,25%
96,58%
BEAM-100K
respuestas end-to-end · media (binario 80,8%)
75,5%
Configuración del benchmark: lector GLM-5.3 Flash (Ox Alpha) con effort=max — configuración de benchmark, no es el estándar del producto (el lector es el LLM del cliente; ~44% más lento que el effort estándar); juez GLM-5.2; memoria por el camino de producción (memory_prepare); 20 conversaciones, 400 preguntas; N = 1 run; run 2026-08-23
Lee antes de citar
Verticales
El mecanismo es el mismo; cambia lo que vale la pena recordar. Cada vertical trae escenario, actividades típicas y los indicadores que tiene sentido seguir, sin metas inventadas.
Departamento destacado · Atención & Soporte
Precios
Tarifa mensual fija y publicada. Nada se cobra por respuesta y no hay cuota de documentos.
US$ 0
1 persona · un proyecto · sin tarjeta
US$ 39/mes
1 persona
US$ 99/mes
5 personas incluidas
US$ 199/mes
20 personas incluidas
Desde
US$ 999/mes
alcance por contrato
Preguntas
Sin «¡claro!» y sin promesa milagrosa. Si tu pregunta no está aquí, es un buen comienzo de conversación.
La wiki es estática. ValorBrain versiona, cruza fuentes, inyecta el contexto en el agente y señala el conflicto cuando dos fuentes se contradicen. La wiki puede seguir existiendo, como una fuente más.
El RAG responde a una pregunta. ValorBrain mantiene decisión, permiso, versión y handoff entre agentes, y sabe cuándo una respuesta quedó vieja porque la regla cambió.
No. Vive en los hooks y el MCP de los agentes que el equipo ya usa. La captura ocurre durante el trabajo y la entrega, al momento de la pregunta, sin reunión extra ni pantalla nueva.
Documentos, vectores y la base de datos quedan en Brasil. La generación de respuestas usa un proveedor de modelos fuera del país, y el backup cifrado queda en la nube (Google Drive). En conformidad con la LGPD. Aislamiento por tenant, permisos heredados por persona y fuente, auditoría de lectura y ninguna llamada outbound desde el engine; los conectores viven en el SaaS.
Cada regla tiene versión, vigencia y responsable. La versión vigente llega antes que la antigua, los conflictos entre fuentes y los documentos desactualizados se señalan, y los cambios relevantes pasan por revisión humana antes de circular. Lo que prometemos es trazabilidad: cada respuesta muestra de qué versión vino.
No. La migración ocurre sin reescribir el pasado: los documentos, decisiones y transcripciones existentes entran por ingesta, y el versionado empieza ahí.
Los hooks automáticos hacen la captura; los tipos de memoria (decisiones, handoffs, lecciones) dan estructura; el informe de salud de la memoria y la auditoría muestran lo que envejeció. La curaduría humana entra donde hace diferencia: validación y revisión.
Porque cada agente que entra sin contexto multiplica el empezar de cero. Con una memoria compartida, cada agente nuevo parte del contexto acumulado, y la palanca crece en vez de diluirse.
Próximo paso
Trae un proyecto real. En una conversación mapeamos dónde se pierde el contexto entre las personas y los agentes de tu equipo, y por dónde empezar.